Benchmarks RAG: Modelos de incrustación, bases de datos vectoriales y reordenadores
RAG mejora la fiabilidad del LLM al basar las respuestas en datos externos. Evaluamos el stack de RAG en modelos de embedding, rerankers, bases de datos vectoriales, frameworks y herramientas de evaluación en cuanto a precisión de recuperación, latencia y calidad.
Explorar Benchmarks RAG: Modelos de incrustación, bases de datos vectoriales y reordenadores
- RAGBenchmark14 de ago
Modelos de embedding multimodal: Apple vs Meta vs OpenAI
Los modelos de embedding multimodal destacan en la identificación de objetos, pero tienen dificultades con las relaciones. Los modelos actuales luchan por distinguir “teléfono sobre un mapa” de “mapa sobre un teléfono”. Comparamos 7 modelos líderes en MS-COCO y Winoground para medir esta limitación específica. Para garantizar una comparación justa, evaluamos cada modelo en condiciones…
- Vector DBBenchmark20 de jul
Calculadora de dimensionamiento y selección de bases de datos vectoriales
La pregunta práctica detrás de una base de datos vectorial autogestionada para RAG es qué motor se ajusta a un servidor dado y cuál descarta la carga de trabajo. La calculadora a continuación responde ambas, a partir de nuestro benchmark de siete bases de datos vectoriales autogestionadas ejecutadas con recall emparejado sobre incrustaciones idénticas. Cinco…
- RAGBenchmark30 de jun
Los 10 mejores Modelos de Embedding Multilingüe para RAG
Evaluamos 10 modelos de embedding multilingüe en ~606k reseñas de Amazon en 6 idiomas (Alemán, Inglés, Español, Francés, Japonés, Chino). Generamos 1.800 consultas (300 por idioma), cada una haciendo referencia a detalles concretos de su reseña fuente. Los modelos entrenados para búsqueda (separación consulta vs documento) superan a modelos más grandes entrenados para similitud de…